随机种子、torch.backends.cudnn.benchmark\.deterministic

最新推荐文章于 2025-09-27 10:35:08 发布

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#1024程序员节

本文探讨了在使用相同网络结构时，为何运行效果可能不同的原因，重点关注PyTorch框架中的随机数种子设定。通过设置`torch.backends.cudnn.deterministic=True`和`torch.backends.cudnn.benchmark=False`，可以提高结果的可复现性。同时，介绍了`torch.backends.cudnn.benchmark`的作用，它会在训练初期优化卷积算法以提高速度，但可能影响结果的重现性。确保随机种子固定是关键，包括PyTorch、CUDA以及numpy的种子设置。

为什么使用相同的网络结构，跑出来的效果完全不同，用的学习率，迭代次数，batch size 都是一样？
固定随机数种子是非常重要的。
但是如果你使用的是PyTorch等框架，还要看一下框架的种子是否固定了。还有，如果你用了cuda，别忘了cuda的随机数种子。这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark确保调度的卷积算法一致

一、torch.backends.cudnn.deterministic是啥？

torch.backends.cudnn.deterministic=True每次返回的卷积算法将是确定的，即默认算法。
如果配合上设置 Torch 的随机种子为固定值的话，应该可以保证每次运行网络的时候相同输入的输出是固定的，代码大致这样

def init_seeds(seed=0):
    torch.manual_seed(seed

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【pytorch】torch.backends.cudnn.deterministic

小苏打的学习博客

05-21

1万+

为什么使用相同的网络结构，跑出来的效果完全不同，用的学习率，迭代次数，batch size 都是一样？固定随机数种子是非常重要的。但是如果你使用的是PyTorch等框架，还要看一下框架的种子是否固定了。还有，如果你用了cuda，别忘了cuda的随机数种子。这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic. torch.backends.cudnn.deterministic是啥？顾名思义，将这个 flag 置为True的话，每次返回的卷积算法将是确定的，即默认算法。如果配合

pytorch模型可复现设置(cudnn.benchmark 加速卷积运算 & cudnn.deterministic)(随机种子seed)(torch.backends)

hxxjxw的博客

09-07

6908

在代码前加设torch.backends.cudnn.benchmark = True可以提升训练速度。会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法，进而实现网络的加速。但是由于计算中有随机性，每次的网络结果可能会略有差异 torch.backends.cudnn.deterministic = True 固定cuda的随机数种子，每次返回的卷积算法将是确定的。可以避免benchmark=True的差异如果是复现模型结果的话，.........

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1 条评论

clhmliu 2022.11.17
这里为什么要加判断seed==0；

deterministic和benchmark

Mike_detailing的博客

09-27

138

在 PyTorch 中，torch.backends.cudnn.deterministic 和 torch.backends.cudnn.benchmark 常常一起出现，主要控制 cuDNN 算法选择策略。区别作用：强制 cuDNN 只使用确定性的算法。优点：结果可复现。缺点：可能降低性能，因为很多快速算法是非确定性的。作用：让 cuDNN 根据当前硬件配置和输入数据大小，动态寻找最优的卷积实现算法，并缓存结果。优点：训练速度快（尤其是输入大小固定时）。

torch.backends.cudnn.deterministic与torch.backends.cudnn.benchmark代码解释

hallo128的博客

08-15

1137

这两行代码是用来调整PyTorch中使用的CuDNN（NVIDIA的CUDA深度学习加速库）的行为，以下行为。

【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

yangweipeng708的博客

05-13

2899

cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) 是 NVIDIA 提供的一个 GPU 加速库，专门用于深度学习。它提供了高度优化的卷积操作、池化、归一化以及激活层等，是构建高效深度学习模型的重要组件。的设置取决于你的具体应用需求。开启这一选项可以加速相同输入尺寸的模型训练和推理，但如果模型处理的输入尺寸频繁变动，可能需要关闭它以避免额外的性能开销。在实际应用中，可以根据模型的具体情况和硬件配置进行适当的测试和调整。

torch.backends.cudnn.deterministic

出门左拐是海的博客

04-02

1882

将这个flag设置为TRUE的话，每次返回的卷积算法是确定的，即默认算法。如果结合前置torch中设置随机数seed一定的话，可以保证每次运行网络相同输入得到的输出是相同的。

浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

09-17

- **固定输入**：如果网络的输入数据尺寸和类型相对固定，推荐设置`torch.backends.cudnn.enabled=True`和`torch.backends.cudnn.benchmark=True`，以充分利用cuDNN提供的性能优化。 - **动态输入**：对于输入数据...

torch.backends.cudnn.benchmark = True torch.backends.cudnn.deterministic = False

最新发布

10-11

- **结果可重复性方面**：`torch.backends.cudnn.benchmark = True`本身不会影响结果的可重复性，但如果同时设置`torch.backends.cudnn.deterministic = False`，则会破坏结果的可重复性。也就是说，每次运行相同的...

torch.backends.cudnn.benchmark 和torch.backends.cudnn.deterministic

weixin_45079057的博客

05-19

4004

torch.backends.cudnn.benchmark标志位True or False cuDNN是GPU加速库在使用GPU的时候，PyTorch会默认使用cuDNN加速，但是，在使用 cuDNN 的时候，torch.backends.cudnn.benchmark模式是为False。设置这个 flag 为True，我们就可以在 PyTorch 中对模型里的卷积层进行预先的优化，也就是在每一个卷积层中测试 cuDNN 提供的所有卷积实现算法，然后选择最快的那个。这样在模型启动的时候，只要额外多花一

【Pytorch】torch.backends.cudnn.deterministic与 torch.backends.cudnn.benchmark

苍白的小包叽的博客

12-08

3073

DynamicSparseTraining/train.py at master · junjieliu2910/DynamicSparseTraining · GitHubhttps://hub.xn--gzu630h.xn--kpry57d/junjieliu2910/DynamicSparseTraining/blob/master/cifar/train.py讲的很清楚，这里记点个人觉得有用的笔记设置torch.backends.cudnn.benchmark=True将会让程序在开始时花费..

torch.backend.cudnn.benchmark

weixin_30535565的博客

12-26

200

大部分情况下，设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。一般来讲，应该遵循以下准则：如果网络的输入数据维度或类型上变化不大，设置torch.backends.cudnn.benchmark=true 可以增加运行效率；如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话，会导致...

torch.backends.cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

windistance的博客

10-29

5710

当使用新的尺度参数的时候，cuDNN 自动从几种算法里面寻找最适合当前配置的高效算法，之后所有相同参数的数据都采用这个算法。但是由于噪声等造成即使在同一个机器也可能会选择不同的算法。因此方便复现、提升训练速度就： torch.backends.cudnn.benchmark = False 不需要复现结果、想尽可能提升网络性能： torch.backends.cudnn.benchmark = True 虽然通过torch.backends.cudnn.benchmark = False限制了算法的选

torch.backends.cudnn.benchmark和torch.backends.cudnn.deterministic解读

威少的博客

03-05

4389

torch.backends.cudnn.benchmark 简介：总的来说，大部分情况下，设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。一般来讲，应该遵循以下准则：如果网络的输入数据维度（包括 batch size，图片大小，输入的通道）或类型上变化不大，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加运行效率；如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话，

torch.backends.cudnn.deterministic = True ；torch.backends.cudnn.benchmark = False

weixin_44012667的博客

07-04

1242

这两行代码确保模型在每次运行时能够产生一致的结果，即使是在 GPU 上运行。是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，用于加速深度学习模型在 GPU 上的计算。的行为，确保模型训练过程中的可重复性和稳定性。

torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

yuan14680的博客

06-11

783

torch.backends.cudnn.benchmark torch.backends.cudnn.deterministic

torch.backends.cudnn.deterministic 生成随机数字设置每次输出一样的方法

studyvcmfc的专栏

05-23

491

https://zhuanlan.zhihu.com/p/141063432?from_voters_page=true

cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

qq_38156104的博客

11-11

1741

问题在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行： torch.backends.cudnn.benchmark = true 1 torch.backends.cudnn.benchmark = true 而且大家都说这样可以增加程序的运行效率。那到底有没有这样的效果，或者什么情况下应该这样做呢？解决办法总的来说，大部分情况下，设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的

什么情况下应该设置 cudnn.benchmark = True？

Snoopy_Dream

12-27

5028

文章目录 [隐藏] 1 问题 2 解决办法问题在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行： 1 torch.backends.cudnn.benchmark = true 而且大家都说这样可以增加程序的运行效率。那到底有没有这样的效果，或者什么情况下应该这样做呢？解决办法总的来说，大部分情况下，设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN...